Série de leçons
Pack de tutoriels sur l'IA pour les enseignants
Cours destiné aux enseignants sur l'utilisation pratique de l'IA en classe, de l'optimisation des prompts à la conception d'exercices résistants à l'IA.
Concept pédagogique
La série de leçons offre une introduction structurée à l’utilisation didactiquement réfléchie de l’IA en classe et développe systématiquement des compétences liées à la gestion des prompts, à l’évaluation et à l’intégration scolaire. La progression suit une ligne claire allant de l’analyse des fonctions de base de l’IA aux applications concrètes jusqu’à l’évaluation et la gouvernance. Sur le plan méthodologique, la série relie l’optimisation des prompts, l’analyse critique des sorties de l’IA et la conception d’exercices robustes avec des références pédagogiques pratiques. Théorie et application sont étroitement liées afin que les résultats puissent être transférés directement dans le contexte scolaire.
Pour les enseignants, la série offre une séquence clairement structurée de blocs constitutifs avec un développement transparent des compétences. Le design modulaire permet une intégration flexible dans les formats pédagogiques ou de formation existants et soutient le développement systématique de leur propre pratique enseignante.
Développement des compétences
- Développement de prompts plus précis et application de cadres structurés pour contrôler les sorties de l’IA
- Analyse et évaluation du contenu généré par l’IA selon des critères de qualité définis
- Conception de tâches différenciées, de processus de feedback et de plans de cours avec un soutien de l’IA
- Développement de formats de tâches orientés processus ainsi que d’échelles d’évaluation, résistants à l’IA
- Application de procédures pour une évaluation des performances équitable et transparente
- Planification et mise en œuvre de stratégies scolaires basées sur l’IA, y compris les réglementations et les processus d’implémentation
Structure de la série
Module 1 : Ce que peut faire l’IA – et ce qu’elle ne peut pas faire
Apprenez à créer des prompts précis pour l'enseignement et à évaluer critiquement les sorties de l’IA.
Ce module constitue la base du cours en travaillant systématiquement sur les différences entre prompts flous et précis. Les participants acquièrent une compréhension des critères de qualité et apprennent à analyser et contrôler critiquement les sorties de l’IA.
Module 2 : IA pour la préparation des cours
Unité d’apprentissage compacte pour les enseignants : vous créez quatre modèles de prompts pratiques (différenciation, feedback, planification rapide, adaptation du texte) et apprenez à examiner les sorties de l’IA selon des critères clairs et à les affiner itérativement.
Sur la base des fondements, des cas d’utilisation concrets pour la préparation des cours sont développés. L'accent est mis sur la création de modèles de prompts structurés et l'amélioration itérative des résultats en fonction des exigences pédagogiques.
Module 3 : Tâches et critères résistants à l'IA
Objectif : Les enseignants conçoivent des formats de tâche qui rendent visible l’effort des élèves en intégrant systématiquement des étapes de réflexion, des produits intermédiaires, une obligation de preuve et une évaluation liée au processus dans les prompts.
Dans ce module, des formats de tâche sont développés qui mettent l’accent sur les processus cognitifs et les résultats vérifiables. Le lien entre la consigne et l’évaluation est conçu de manière systématique afin que l’effort des élèves devienne visible et évaluable.
Module 4 : Diagnostics équitables et évaluation des performances
Cette unité apprend aux enseignants à construire quatre blocs de prompts consécutifs pour des diagnostics et évaluations équitables.
Le module étend la série avec des aspects liés au diagnostic et à l’évaluation. Des procédures sont développées permettant une analyse différenciée des performances tout en garantissant des processus d’évaluation transparents et vérifiables.
Module 5 : Gouvernance de l’IA, du dialogue à la planification d'implémentation
Ce cours guide les éducateurs étape par étape à travers des modèles de prompts centraux pour la gouvernance de l’IA dans les établissements scolaires.
L’accent se déplace ensuite au niveau institutionnel. Le module soutient le développement de chartes, de stratégies de communication et de plans d'implémentation pour gérer l’IA dans les écoles.
Aperçu du contenu
Module 1 : Ce que peut faire l’IA – et ce qu’elle ne peut pas
| Contenu | Focus | Durée |
|---|---|---|
| Prompting en classe : prompts flous vs. prompts précis comparés | Comparaison des prompts et dérivation des caractéristiques de qualité, ainsi que l'amélioration ciblée | 15 minutes |
| RCFG en pratique : améliorer rapidement les prompts faibles | Optimisation des prompts sur la base de critères structurés et évaluation de l'efficacité | 15 minutes |
| Faites réviser les textes générés par l'IA : créez d'abord, puis analysez critique | Création et revue critique des textes générés par l'IA avec des questions de vérification | 12 minutes |
Module 2 : IA pour la préparation des cours
| Contenu | Focus | Durée |
|---|---|---|
| Tâches variées avec un prompt (3 niveaux, sans solutions d'exemple) | Création de formats de tâches différenciés avec des structures claires et des contraintes | 15 min |
| Module 2.2 : Feedback formatif sans solutions (Prompting) | Développement de prompts structurés pour le feedback avec des limites claires et une priorisation | 15 min |
| Module 2.3 : Planification rapide des cours dans le format Prompt (Prompting) | Création de plans de cours compacts et amélioration ciblée des éléments individuels | 15 min |
| Module 2.4 : Adapter les textes aux niveaux cibles sans nouveaux faits | Adaptation des textes disciplinaires à différents niveaux cibles tout en conservant le contenu | 12 min |
Module 3 : Tâches résistantes à l’IA et grilles d’évaluation
| Contenu | Focus | Durée |
|---|---|---|
| Tâches orientées processus : prompts qui rendent visibles les étapes de réflexion | Concevoir des tâches avec des processus de pensée visibles et des produits intermédiaires | 15 minutes |
| Module 3.2 : Fiches d'exercices liées aux supports avec obligation de preuve | Créer des tâches liées aux supports avec des obligations de preuve claires et une structure définie | 12 min |
| Module 3.3 : Grilles d'évaluation qui respectent les parcours de pensée (y compris l'utilisation de l'IA) | Développer des grilles d’évaluation transparentes avec des critères liés au processus et au contenu | 12 min |
Module 4 : Diagnostics équitables et évaluation de la performance
| Contenu | Focus | Durée |
|---|---|---|
| Les indicateurs stylistiques décrivent de manière équitable : modèle Prompt avec preuves, alternatives et non-déclarations | Description des caractéristiques stylistiques avec preuves et explications alternatives | 12 minutes |
| Module 4.2 : Comparaison équitable de deux textes (sans déclarations d’auteur) | Comparer des textes avec une séparation claire entre observation et interprétation | 15 min |
| Module 4.3 — Questions neutres pour clarifications orales | Créer des questions neutres pour clarifier les services sans hypothèses | 12 minutes |
| Module 4.4 : Documentation d’évaluation comme un prompt | Développer des protocoles d'évaluation structurés et traçables | 12 minutes |
Module 5 : Gouvernance de l’IA, de la conversation à la planification d’implémentation
| Contenu | Focus | Durée |
|---|---|---|
| Module 5.1 : Guide neutre de conversation en cas de soupçon d'IA (Prompting) | Développer des guides de conversation neutres sans accusations | 12 minutes |
| Module 5.2 : Règles d'utilisation de l'IA en deux versions (logique du feu tricolore) | Créer des ensembles de règles différenciés pour l'utilisation de l'IA | 12 min |
| Module 5.3 : Matrice Risque-Chance de l'IA dans le contexte scolaire (Prompt) | Analyser les chances et risques avec des mesures structurées | 12 min |
| Module 5.4 : Communication et plan d'implémentation (2 prompts) | Créer des plans d'implémentation et des formats de communication | 14 min |
Cette série soutient une intégration systématique de l’IA dans l’enseignement et le développement scolaire grâce à des blocs de construction clairement structurés et à des objectifs transparents.
Vous pouvez utiliser les modules de manière flexible, les adapter et les tester dans votre propre contexte éducatif.